Introduit des champs vectoriels différenciés le long de courbes sur des collecteurs avec des connexions et l'opérateur unique satisfaisant des propriétés spécifiques.
Couvre la méthode Quadratic Sieve pour la factorisation entière, soulignant l'importance de choisir les bons paramètres pour la factorisation efficace.
Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.
Explore la mise à niveau des fondations des collecteurs intégrés à généraux dans l'optimisation, en discutant des ensembles lisses et des vecteurs tangents.
